陈胡:Apache SeaTunnel实现 非CDC数据抽取实践

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导读: 随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用,以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。

今天的介绍会围绕下面六点展开:

  • SeaTunnel简介
  • SeaTunnel应用场景
  • 相关业务痛点
  • 选择SeaTunnel的原因
  • 具体实现方案
  • 具体实现流程

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01 SeaTunnel简介

下面对SeaTunnel从产品功能,技术特性、工作流程、环境依赖、用户使用等方面做一个总体的介绍。

1. Apache SeaTunnel整体介绍

互联网行业数据量非常大,对性能还有其他各方面的技术要求都非常高,在笔者所在的交管行业中,情况就不太一样,各方面的要求也没有互联网行业那么高,在具体的数据集成应用中,主要是使用SeaTunnel1.X版本。

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上图所示内容引用了Apache SeaTunnel官网中的介绍。

Apache Spark对于分布式数据处理来说是一个伟大的进步,但是直接使用Spark框架还是有一定门槛的,SeaTunnel这个产品把业界使用Spark的优质经验固化到了其中,明显降低了学习成本,加快分布式数据处理能力在生产环境中落地。在SeaTunnel2.X版本中,除了Spark,也增加了对Flink的支持。

除此之外,SeaTunnel还可以较好的解决实际业务场景中碰到的下列问题:

  • 数据丢失与重复
  • 数据集成中任务堆积与延迟
  • 数据同步较低的吞吐量
  • Spark/Flink应用到生产环境周期较长、复杂度较高
  • 缺少应用运行状态的监控

2. Apache SeaTunnel技术特性

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SeaTunnel具备如上图所示的技术特性:

  • 简单易用,开发配置简单、灵活,无需编码开发,支持通过SQL进行数据处理和聚合,使用成本低
  • 分布式,高性能,经历大规模生产环境使用和海量数据检验,成熟稳定
  • 模块化和插件化,内置丰富插件,并且可以开发定制个性化插件,支持热插拔,具备高扩展性
  • 使用Spark/Flink作为底层数据同步引擎使其具备分布式执行能力

3. Apache SeaTunnel工作流程

SeaTunnel的架构和整个工作流程如下图所示,Input/Source [数据源输入] -> Filter/Transform [数据处理] -> Output/Sink [结果输出],数据处理流水线由多个过滤器构成,以满足多种数据处理需求。如果用户习惯了SQL,也可以直接使用SQL构建数据处理管道,更加简单高效。目前,SeaTunnel支持的过滤器列表也在扩展中。

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在插件方面,SeaTunnel已支持多种Input/Sink插件,同时也支持多种Filter/Transform处理插件,整体上基于系统非常易于扩展,用户还可以自行开发数据处理插件,具体如下:

  • Input/Source 插件

Fake, File, Hive/Hdfs, Kafka, Jdbc, ClickHouse, TiDB, HBase, Kudu, S3, Socket, 自行开发的Input插件

  • Filter/Transform 插件

Add, Checksum, Convert, Date, Drop, Grok, Json, Kv, Lowercase, Remove, Rename, Repartition, Replace, Sample, Split, Sql, Table, Truncate, Uppercase, Uuid, 自行开发的Filter/Transform插件

  • Output/Sink 插件

Elasticsearch, File, Hdfs, Jdbc, Kafka, Mysql, ClickHouse, Stdout, 自行开发的Output 插件

4. Apache SeaTunnel环境依赖

SeaTunnel1.X支持Spark计算引擎,SeaTunnel2.X目前支持Spark/Flink两种计算引擎,在笔者的实际项目中使用的是SeaTunnel1.X版本。

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5. Apache SeaTunnel用户使用情况

目前有很多公司都在使用SeaTunnel,其中不乏大型公司,例如:中国移动、腾讯云、今日头条、还有笔者所在的中电科。

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02 SeaTunnel应用场景

SeaTunnel特别适合以下场景使用:

  • 海量数据集成和ETL
  • 海量数据聚合
  • 多源数据处理

下面主要介绍SeaTunnel在交管行业中的应用。

1. 交管行业数据简介

在交管行业中,数据主要包括驾驶人、车辆相关的数据,平时在道路上发生的一些交通警情数据,交通违法数据,机动车登记信息,执勤执法的数据,交通事故以及其他一些互联网数据,这些数据的量不是很大,另外还有卡口过车、车辆GPS数据,这两种数据的数据量都比较大,例如一些省会城市,每秒钟至少有几千条过车数据,这些数据都是属于交管行业内的数据。

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2. 交管行业数据特点

交管行业数据,跟互联网行业的数据还是有很大区别的,首先这些数据的体量大小不一,并且分布在内部的公安网以及智能专网,这两个网之间是物理隔离的,我们需要把这些数据在两个网络之间转移,在这个过程中,还要做一些数据处理。其次,在数据处理实时性方面的要求,并不是非常高,数据的更新频率也不是很高。然后,在数据安全方面,要求比较高,数据是不能丢的,同时对保密性要求也比较高,所以具体的数据也不能展示出来。

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03 相关业务痛点

1. 数据抽取限制较多

在做业务的过程中,会有一些业务痛点,首先因为交管行业是政府行业,基本各个子平台的数据都是存储在Oracle数据库中的,我们需要把数据从Oracle数据库中抽取到我们的数仓里面,出于安全性的考虑,无法得到用户级别的权限,我们只能通过一些视图级别的用户权限去处理数据,对于数据源表结构的变更也无法及时知晓。其次,会话数是受到限制的,多线程抽取数据的话,如果会话数达到上限,连接就会受到影响,而且这个分配的用户也同时会用于其他用途。最后,我们在处理一些增量数据的时候,一般情况下需要一个增量列,用于保持一个增量更新,很多时候,是没办法确定哪些列可以作为增量列的。以上就是在做业务的过程中,经常会遇到的一些问题,下图也把这些问题列举了出来。

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04 选择SeaTunnel的原因

最初的时候,做数据处理、数据抽取的时候,并没有使用SeaTunnel,而是使用Apache NiFi,这个工具功能比较强大而且全面,但是NiFi中用于数据处理的处理器比较多,而且数据处理链路中要做很多转换,所以需要对NiFi里面的各种组件要非常熟悉,对使用者的要求也比较高。

1. SeaTunnel的优势

我们一开始也用Spark程序做数据处理,对大数据相关人员的要求比较高,我们这边大数据人员比较少,有时处理一些新的需求的时候,会比较繁忙。如果不需要通过编码,而是直接使用工具,进行简单的配置就能实现的话,会带来较大的便利和效率的提高。

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前面在SeaTunnel的介绍中,已经讲到SeaTunnel是比较易于使用的,安装部署方便,开箱即用,执行效率很高,因为它是分布式的,可以应用整个集群资源来做数据处理工作。

SeaTunnel无需编程,只要做简单的配置,并且它的Source和Sink都比较丰富,并且可以自己根据接口开发需要的插件,对数据源的权限要求也不高。

更加重要的是,SeaTunnel是首个进入Apache孵化的国人开源数据集成平台。

2. SeaTunnel的安装部署

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如上图所示是SeaTunnel官方部署文档,只需要简单几步,就可以把SeaTunnel安装到我们的环境之中,然后就可以使用了。

3. SeaTunnel配置文件

下图所示是一个配置文件的示例,这个配置文件是SeaTunnel1.X版本的一个配置,一个完整的SeaTunnel配置包含spark, input, filter, output四部分,其中spark是spark相关的配置,例如,启动多少个executor,每个 executor使用多少核数的CPU,多少内存等,input可配置任意的input插件及其参数,具体参数随不同的input插件而变化,filter可配置任意的filter插件及其参数,具体参数随不同的filter插件而变化,filter中的多个插件按配置顺序形成了数据处理的pipeline, 上一个filter的输出是下一个filter的输入,通过input插件把数据取出,成为了spark里面的一个数据集,然后filter插件会对这个数据集做一些转换操作,output可配置任意的output插件及其参数,具体参数随不同的output插件而变化,filter处理完的数据,会发送给output中配置的每个插件

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4. SeaTunnel插件支持

如下图所示,SeaTunnel支持的插件非常丰富,日常所能用到的基本都有。

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这里面着重介绍一下filter插件中的sql插件,这个插件非常灵活,在用sql插件做转换操作时,只要是sparksql里面支持的函数等内容,都可以在这里使用,然后再output到目标数据存储,例如HDFS、Kafka、ES、Clickhouse等。

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05 具体实现方案

接下来讲一下具体的实现方案,在我们具体的业务中,如何把这些行业数据从智能专网直接抽取到公安网中,这里会涉及到数据的增量更新。

1. 数据增量更新具体实现

当需要实现一个增量更新的时候,首先就是增量列的选择,之前提到原先是用NiFi来做增量更新,但是对增量列的支持不是特别好,尤其是对日期类型的支持不是很好。但是SeaTunnel对增量列的支持不受列的类型限制,可以比较灵活的进行选择。

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2. 具体方法

实际业务当中,选取了记录的更新时间列作为增量列,每次数据抽取过来,会记录增量列的最大值,下次数据抽取时,可以从这个位置继续抽取数据,这个也是受以前写spark程序的启发,把checkpoint存储在HDFS里面。当然,增量列的选择,在实际应用中,除了更新时间,增量ID以外,还有其他业务字段可以做为增量列,增量列的选择一定是根据真正的业务需求,实时的程度和粒度来决定的。

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06 具体实现流程

做数据增量更新,最重要的是实现的思路,接下来详细描述一下具体实现过程。

1. 确定运算资源

首先,如下图所示,先要确定计算资源,这里使用了spark,并且针对spark做了相关的配置。

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2. 确定数据来源

选择一个增量列,对增量列每次产生的最大值(checkpoint),保存在HDFS一个具体的目录下。这里input插件选择HDFS,每次产生的那个增量数据,指向HDFS的一个具体路径下面,input插件有个通用参数叫做result_table_name,当指定result_table_name时,处理后的数据,会被注册为一个可供其他插件直接访问的数据集,或者被称为临时表。当增量列的最大值保存到HDFS之后,需要取出时,会保存在result_table_name指定的表中。接下来因为是从Oracle数据库中取数据,所以设置相应的Jdbc。当数据量比较大的时候,还可以指定分区列,这样的话,数据处理的效率会提高,详细配置,如下图所示。

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3. 数据转换

下图所示是必要的数据转换,在实际业务中,需要做一个过滤操作,取出大于最大更新时间的数据,convert插件里面做的是中间的一些数据类型转换操作,最后使用了一个sql插件,用于记录本次取到的数据的一个最大值,用于下次取数的比较。

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4. 数据输出

下图所示的是数据处理后的输出,也就是output插件对应的配置,具体是把数据抽取到Clickhouse里面。然后数据集里面,那个更新列的最大值,通过追加模式,写回到HDFS中,供下次使用。

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5. 脚本和调度执行

整个过程是通过下图所示的shell脚本来做的,通过nohup后台执行的方式,利用Crontab进行调度执行,因为在我们实际的业务中,对定时调度的要求不是很高,所以可以采用Crontab或者开源的Dolphin Scheduler都是可以满足的。

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下面的截图,是实际运行过程中,产生在HDFS上的增量文件,Crontab调度脚本,以及执行过程中产生的一些Yarn任务列表。

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在上述整体数据处理过程中,由于实际情况的限制,尤其我们的数据源是高度受限的Oracle数据库。但是对于很多传统公司,如果老系统是以Oracle为主,并且掌控力度比较大的话,现在想做数据架构升级,需要迁移Oracle中的数据,那么可以采用CDC读取日志或者触发器的方式,把数据变化写入到消息队列里面,通过SeaTunnel就可以很容易的把数据实时写入到其他异构的数据库。
本文首发于微信公众号“DataFunTalk”。

posted @ 2022-05-19 20:59  DataFunTalk  阅读(217)  评论(0编辑  收藏  举报